發(fā)布時間：2021-01-16 05:38

　　導(dǎo)引率設(shè)計是一種與計算機技術(shù)與控制工程相關(guān)的技術(shù),也是一個備受學(xué)術(shù)界和工業(yè)界關(guān)注的制導(dǎo)領(lǐng)域非常活躍的分支。近年來,導(dǎo)引率設(shè)計在人工智能制導(dǎo)的許多領(lǐng)域都有應(yīng)用,如何在現(xiàn)實情況下精確制導(dǎo)就成為當(dāng)今導(dǎo)彈導(dǎo)引率設(shè)計的重要的研究課題。然而,現(xiàn)今的制導(dǎo)通常存在如下問題:需要在模擬環(huán)境下訓(xùn)練,而模擬環(huán)境的設(shè)計需要很強的專業(yè)背景知識。在目標(biāo)做多種機動的情況下效果差。當(dāng)對導(dǎo)彈的飛行狀態(tài)做制約時,攔截的效果差。在實際應(yīng)用中,模擬器與真實環(huán)境存在差異;追求時效性和精確性,往往要求在模擬器下訓(xùn)練的算法有很強的魯棒性。為了解決這類問題,本文提出了一種新的導(dǎo)引律設(shè)計方法,該方法不存在最優(yōu)控制方法的缺點。在給定導(dǎo)彈模型和環(huán)境動力學(xué)的情況下,該方法利用強化學(xué)習(xí)（RL）學(xué)習(xí)給定的最優(yōu)制導(dǎo)律。與現(xiàn)有基于控制工程的導(dǎo)引率設(shè)計算法不同,本文中通過強化學(xué)習(xí)的方法,精確捕捉到環(huán)境的動態(tài)變化,因此大大提升了算法的魯棒性。同時解決了上述三個難題,實現(xiàn)了一個可實時的末制導(dǎo)模型。在目標(biāo)多機動的條件下,擊中效果較好且為端到端學(xué)習(xí)。 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：59 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

導(dǎo)彈攔截示意圖

圖 2-2 強化學(xué)習(xí)交互示意圖過程可以概括為以下三點(1)強化學(xué)習(xí)代理獲取到當(dāng)境狀態(tài)從 轉(zhuǎn)移到 。(3)強化學(xué)習(xí)代理獲取到下an 于 1957 年提出這種強化學(xué)習(xí)框架之后，Barto 于 1引入學(xué)習(xí)理論。下面介紹強化學(xué)習(xí)的基本原理及概夫性質(zhì)簡便，我們只在強化學(xué)習(xí)中考慮一階馬爾科夫性。個離散時間隨機控制過程是馬爾科夫的，如果它滿1 1 0 0( | , ) ( | , ,..., , )t t t t t tP w w a P w w a w a 0 0( | , ) ( | , ,..., , )t t t t t tP r w a P r w a w a質(zhì)意味著在整個隨機過程中，下一時刻的環(huán)境狀態(tài)狀態(tài)信息有關(guān)，而與過去的歷史狀態(tài)毫無聯(lián)系。 的 核 心 理 論 基 礎(chǔ) 是 馬 爾 科 夫 決 策 過 程 (Marko

圖 2-3 MDP 示意圖的策略學(xué)習(xí)研究中策略指的是強化學(xué)習(xí)代理根據(jù)它所感知到的當(dāng)信息從狀態(tài)集合中挑選合適的動作執(zhí)行的過程。策略以強化式可以分為確定性策略和統(tǒng)計性策略：策略情況下： ( s ) :S A.確定性策略直接將當(dāng)前環(huán)境的狀強化學(xué)習(xí)代理所要執(zhí)行的動作。策略情況下： ( s , a ) : S A [0,1].它描述了基于當(dāng)前環(huán)境學(xué)習(xí)代理執(zhí)行動作的統(tǒng)計分布情況。學(xué)習(xí)的優(yōu)化目標(biāo)紹累積回報的概念：設(shè)強化學(xué)習(xí)代理通過執(zhí)行策略 與環(huán)一條軌跡 。 的形式為{0 0, 0 1 1, 1 2 2, 2 ,, , , , , ,..., ,T T Ts a r s a r s a r s a r },這止時刻。則任意時刻 t 的累積回報定義為：( )kt kR t r

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：2980254